Kalkulator Turunan

Hitung turunan dari berbagai jenis fungsi (variabel tunggal, multivariabel, implisit, arah) dan dapatkan solusi langkah-demi-langkah yang terperinci!

Kalkulator Turunan

Kalkulator Turunan Variabel Tunggal
Kalkulator Turunan Parsial
Kalkulator Turunan Implisit
Kalkulator Turunan Arah

Embed Kalkulator Turunan Widget

Tentang Kalkulator Turunan

Selamat datang di suite Kalkulator Turunan kami yang komprehensif, dirancang untuk menangani berbagai jenis turunan dengan solusi langkah-demi-langkah yang terperinci. Apakah Anda bekerja dengan fungsi variabel tunggal atau skenario multivariabel yang lebih kompleks, alat kami siap membantu siswa, pendidik, dan profesional dalam melakukan diferensiasi yang akurat dan efisien.

Jenis Turunan yang Didukung

Turunan Variabel Tunggal: Hitung turunan fungsi dengan satu variabel independen, lengkap dengan solusi langkah-demi-langkah.
Turunan Parsial: Tangani fungsi multivariabel dengan menghitung turunan parsial, penting untuk kalkulus multivariabel.
Turunan Implisit: Diferensiasikan fungsi yang didefinisikan secara implisit di mana variabel dependen tidak terisolasi.
Turunan Arah: Tentukan laju perubahan fungsi dalam arah tertentu, penting untuk aplikasi kalkulus vektor.

Fitur Kalkulator Turunan Kami

Solusi Langkah-demi-Langkah: Dapatkan penjelasan terperinci untuk setiap langkah diferensiasi, meningkatkan pemahaman Anda tentang prosesnya.
Mendukung Berbagai Fungsi: Tangani polinomial, trigonometri, eksponensial, logaritmik, dan lebih banyak lagi di berbagai jenis turunan.
Turunan Ordo Tinggi: Hitung turunan pertama, kedua, atau ordo lebih tinggi dengan mudah, berlaku untuk semua jenis turunan.
Antarmuka Pengguna yang Ramah: Formulir input intuitif memungkinkan Anda memasukkan fungsi dan menentukan jenis turunan dengan mudah.
Grafik Visual: Visualisasikan fungsi dan turunannya pada plot interaktif untuk lebih memahami hubungan mereka.

Memahami Berbagai Jenis Turunan dan Metode Perhitungannya

1. Turunan Variabel Tunggal

Turunan variabel tunggal mengukur laju perubahan suatu fungsi terhadap satu variabel independen. Ini adalah konsep dasar dalam kalkulus dengan aplikasi di fisika, teknik, ekonomi, dan lainnya.

Metode Perhitungan:

Definisi Turunan: \[ f'(x) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x + \Delta x) - f(x)}{\Delta x} \]
Terapkan Aturan Diferensiasi: Tergantung pada jenis fungsi (polinomial, trigonometri, dll.), terapkan aturan diferensiasi yang relevan seperti aturan pangkat, aturan rantai, aturan produk, dll.
Turunan Ordo Tinggi: Peroleh turunan kedua, ketiga, atau ordo lebih tinggi dengan mendiferensiasikan turunan pertama secara berulang.

Contoh: Hitung turunan pertama dari \( f(x) = \sin(x) \cdot e^x \).

Menggunakan aturan produk: \[ f'(x) = \frac{d}{dx}[\sin(x)] \cdot e^x + \sin(x) \cdot \frac{d}{dx}[e^x] = \cos(x) \cdot e^x + \sin(x) \cdot e^x = e^x (\cos(x) + \sin(x)) \]

2. Turunan Parsial

Turunan parsial memperluas konsep turunan ke fungsi multivariabel. Mereka mengukur laju perubahan fungsi terhadap satu variabel sambil menjaga variabel lain tetap konstan. Ini penting dalam kalkulus multivariabel, masalah optimasi, dan bidang seperti fisika dan teknik.

Metode Perhitungan:

Pilih Variabel: Tentukan variabel mana yang perlu Anda diferensiasikan, menganggap semua variabel lain sebagai konstanta.
Terapkan Aturan Diferensiasi: Mirip dengan turunan variabel tunggal, gunakan aturan yang sesuai berdasarkan bentuk fungsi.
Turunan Parsial Ordo Tinggi: Hitung turunan parsial kedua, ketiga, atau ordo lebih tinggi dengan mendiferensiasikan turunan parsial secara berulang.

Contoh: Hitung turunan parsial kedua dari \( f(x, y) = x^2 \cdot y + \sin(z) \) terhadap \( x \).

Turunan parsial pertama terhadap \( x \): \[ \frac{\partial f}{\partial x} = 2x \cdot y \]
Turunan parsial kedua terhadap \( x \): \[ \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 2y \]

3. Turunan Implisit

Diferensiasi implisit digunakan ketika fungsi didefinisikan secara implisit daripada eksplisit. Ini memungkinkan Anda menemukan turunan tanpa menyelesaikan satu variabel dalam istilah lainnya, yang sangat berguna untuk persamaan di mana variabel dependen terjalin dengan variabel independen.

Metode Perhitungan:

Mendiferensiasikan Kedua Sisi: Diferensiasikan kedua sisi persamaan terhadap variabel independen, menerapkan aturan rantai pada istilah yang melibatkan variabel dependen.
Atur Ulang Persamaan: Kumpulkan semua istilah yang mengandung turunan di satu sisi persamaan.
Selesaikan untuk Turunan: Isolasi turunan untuk menemukan ekspresinya dalam istilah variabel.
Turunan Ordo Tinggi: Ulangi proses diferensiasi pada persamaan yang dihasilkan untuk memperoleh turunan implisit ordo lebih tinggi.

Contoh: Temukan turunan pertama \( \frac{dy}{dx} \) untuk persamaan implisit \( x^2 + y^2 = 1 \).

Mendiferensiasikan kedua sisi terhadap \( x \): \[ 2x + 2y \cdot \frac{dy}{dx} = 0 \]
Mengatur ulang untuk menyelesaikan \( \frac{dy}{dx} \): \[ \frac{dy}{dx} = -\frac{x}{y} \]

4. Turunan Arah

Turunan arah mengukur laju perubahan fungsi di titik tertentu dalam arah yang ditentukan. Ini dihitung sebagai hasil perkalian titik dari vektor gradien fungsi dan vektor arah satuan dalam arah yang diinginkan. Konsep ini fundamental dalam kalkulus vektor, terutama dalam optimasi dan analisis gradien pada fungsi multivariabel.

Metode Perhitungan:

Tentukan Vektor Arah: Identifikasi vektor arah \( \mathbf{v} = (v_1, v_2, \ldots, v_n) \) di mana turunan akan diambil.
Normalkan Vektor Arah: Ubah \( \mathbf{v} \) menjadi vektor satuan \( \mathbf{u} \) dengan membaginya dengan magnitudonya: \[ \mathbf{u} = \frac{\mathbf{v}}{||\mathbf{v}||} \]
Hitung Vektor Gradien: Hitung gradien \( \nabla f = \left( \frac{\partial f}{\partial x_1}, \frac{\partial f}{\partial x_2}, \ldots, \frac{\partial f}{\partial x_n} \right) \).
Hitung Turunan Arah: Ambil hasil perkalian titik dari vektor gradien dengan vektor arah satuan: \[ D_{\mathbf{u}}f = \nabla f \cdot \mathbf{u} \]
Evaluasi di Titik yang Ditentukan: Gantikan koordinat titik ke dalam gradien dan vektor arah untuk memperoleh nilai numerik dari turunan arah.

Contoh: Hitung turunan arah dari \( f(x, y) = x^2 + y^2 \) di titik \( (1, 1) \) dalam arah vektor \( \mathbf{v} = (1, 0) \).

Normalkan Vektor Arah: \[ ||\mathbf{v}|| = \sqrt{1^2 + 0^2} = 1 \] \[ \mathbf{u} = \left( \frac{1}{1}, \frac{0}{1} \right) = (1, 0) \]
Hitung Vektor Gradien: \[ \nabla f = \left( \frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y} \right) = (2x, 2y) \] Di titik \( (1, 1) \): \[ \nabla f(1, 1) = (2 \cdot 1, 2 \cdot 1) = (2, 2) \]
Hitung Turunan Arah: \[ D_{\mathbf{u}}f = \nabla f \cdot \mathbf{u} = (2, 2) \cdot (1, 0) = 2 \cdot 1 + 2 \cdot 0 = 2 \]

Oleh karena itu, turunan arah dari fungsi \( f(x, y) \) di titik \( (1, 1) \) dalam arah \( \mathbf{v} = (1, 0) \) adalah 2.

Cara Menggunakan Kalkulator Turunan Kami

Pilih jenis kalkulator turunan yang Anda butuhkan.
Masukkan fungsi \( f(x) \) atau \( f(x, y, \ldots) \) tergantung pada jenis turunan.
Tentukan variabel yang ingin Anda diferensiasikan.
Pilih ordo turunan yang ingin Anda hitung (misalnya, 1, 2).
Klik "Hitung Turunan" untuk memproses input Anda.
Lihat turunan beserta solusi langkah-demi-langkah dan grafik untuk meningkatkan pemahaman Anda.

Aplikasi Kalkulator Turunan Kami

Suite kalkulator turunan kami serbaguna dan melayani berbagai tujuan, termasuk:

Pendidikan: Membantu siswa dan guru dalam mempelajari dan mengajar teknik diferensiasi.
Teknik dan Ilmu Pengetahuan: Menyelesaikan masalah yang melibatkan laju perubahan, optimasi, dan pemodelan.
Ekonomi: Menganalisis fungsi marjinal, elastisitas, dan masalah optimasi.
Penelitian: Memfasilitasi perhitungan kompleks dalam berbagai bidang penelitian ilmiah dan matematika.

Mengapa Memilih Kalkulator Turunan Kami?

Menghitung turunan secara manual bisa memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan. Kalkulator kami menawarkan:

Akurasi: Memanfaatkan komputasi simbolis canggih untuk memastikan hasil yang tepat.
Efisiensi: Mendapatkan hasil dengan cepat menghemat waktu untuk pekerjaan rumah, proyek, dan pekerjaan profesional.
Nilai Edukasi: Langkah-langkah terperinci dan bantuan visual membantu memperdalam pemahaman Anda tentang diferensiasi.
Serbaguna: Mendukung berbagai jenis turunan untuk memenuhi kebutuhan matematika yang beragam.

Sumber Daya Tambahan

Untuk membaca dan belajar lebih lanjut, jelajahi sumber daya berharga berikut:

Kutip konten, halaman, atau alat ini sebagai:

"Kalkulator Turunan" di https://MiniWebtool.com/id/kalkulator-turunan/ dari MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

by miniwebtool team. Updated: Nov 16, 2024

Anda juga dapat mencoba Penyelesai Matematika AI GPT kami untuk menyelesaikan masalah matematika Anda melalui pertanyaan dan jawaban dalam bahasa alami.